摘要
本发明属于目标检测技术领域,提供了一种基于轻量化RT‑DETR模型的光伏面板检测方法及系统,包括:获取光伏面板表面图像;利用光伏面板表面图像,以及预设的光伏面板表面污垢检测模型,得到污垢检测结果;采用RT‑DETR模型进行光伏面板污垢检测,基于StarNet骨干网络,通过简洁的网络设计,减少冗余计算量,使用多尺度多头注意力机制内特征交互模块,改进了混合编码器,对RT‑DETR模型完成轻量化改进,相比于传统目标检测算法,在进行污垢的分布不规则,污垢目标小等特点的光伏面板图像处理时,能获取到更多高级特征信息,同时减少计算量,具有更高的精度以及更快的速度,对光伏面板污垢等小目标检测有着较高的精度。
技术关键词
光伏面板
混合编码器
多头注意力机制
污垢
多尺度特征提取
模块化结构
压缩特征
计算机程序产品
深层特征提取
图像
网络
生成多尺度
阶段
语义
处理器
数据采集模块
冗余
系统为您推荐了相关专利信息
图像采集卡
图像采集方法
多通道
伽马校正
二阶巴特沃斯滤波电路
分数阶傅里叶变换
多尺度特征提取
残差模块
检测网络模型
采样模块
计算方法
多级特征
多尺度特征融合
多角度
多尺度特征提取
半导体激光器芯片
损伤检测方法
特征提取模块
融合特征
多尺度特征提取